图像分割是数字图像处理领域中的重要内容,遥感图像分割是图像分割的一个重要应用方向。论文简要地概述了三种多尺度遥感图像分割算法,分别是基于HIS空间和颜色纯度的多尺度遥感图像分割算法、基于区域生长的多尺度遥感图像分割算法、基于分水岭算法的多尺度遥感图像分割算法。

三种多尺度遥感图像分割算法的分析比较概述

摘要

图像分割是数字图像处理领域中的重要内容,遥感图像分割是图像分割的一个重要应用方向。论文简要地概述了三种多尺度遥感图像分割算法，分别是基于HIS空间和颜色纯度的多尺度遥感图像分割算法、基于区域生长的多尺度遥感图像分割算法、基于分水岭算法的多尺度遥感图像分割算法。

关键字：图像分割,遥感,多尺度,算法 Abstract Image segmentation is a digital image processing in the field of important content, remote sensing image segmentation image segmentation is an important application direction. This paper gives a brief overview of the three remote sensing image

segmentation algorithm, which is based on the HIS color space and multiscale image segmentation based on watershed algorithm, multi scale image segmentation of remote sensing image.

Keyword: image segmentation, remote sensing, multiscale,algorithm

介绍：

遥感图像分割，就是对遥感图像进行处理，并从中提取目标的过程。它是对遥感图像进行进一步处理和应用的基础。遥感图像通常表现为对比度低，区域特征因不同的拍摄条件而产生较大变化，不同区域之间的边界模糊，以及形状结构和细微结构分布复杂多样，图像信息容量大等等。由于遥感图像的这些特点，使得遥感图像分割没有可靠的模型进行指导，因而在一定程度上阻碍了图像分割技术在遥感领域的应用。虽然目前已经有大量的图像分割算法，一些研究者利用各种方法对遥感图像的自动化分割进行了积极的尝试，但是目前还没有算法能够对不同条件下获取的同一地区的遥感图像都产生满意的分割结果，更没有通用的算法能够对所有的遥感图像都产生满意的分割结果。

图像分割是计算机视觉研究中的一个极为重要的基本问题，是由图像处理到图像分析的关键步骤。分割结果的优劣直接影响到随后的图像分析、理解和景物恢复问题求解的正确与否。对图像的理解有很好的作用，其定义为按照选定的一致性准则将图像划分为互相不交叠

[2]的、连通的像元集的处理过程。 [1]

1.基于区域生长：

仅仅利用光谱信息的传统分割方法已不能有效地对高分辨遥感图像进行分割。 鉴于高分辨率遥感图像提供了地物光谱、形状和纹理等大量信息，提出了一种基于区域生长结合多种特征的多尺度分割算法。 首先利用图像梯度信息选取种子点；其次综合高分辨率遥感图像地物的局部光谱信息和全局形状信息作为区域生长的准则进行区域生长。 迭代这两个过程，直到所有区域的平均面积大于设定的尺度面积参数则停止生长。 该算法用vc实现，实验结果表明该算法能获得不同尺度下的分割结果且分割效率高、分割效果好。